मशीन लर्निंग सरलीकरण और मानकीकरण के लिए शीर्ष उपकरण

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग दो नवोन्मेषी नेता हैं क्योंकि वैश्विक स्तर पर प्रौद्योगिकी के क्षेत्रों की ओर आकर्षित होने से दुनिया को लाभ होता है। किस उपकरण का उपयोग करना है यह चुनना मुश्किल हो सकता है क्योंकि प्रतिस्पर्धी बने रहने के लिए बहुत से लोगों ने बाजार में लोकप्रियता हासिल की है।

जब आप मशीन लर्निंग टूल चुनते हैं तो आप अपना भविष्य चुनते हैं। चूँकि कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में सब कुछ इतनी तेजी से विकसित होता है, इसलिए "पुराने कुत्ते, पुरानी चालें" और "अभी कल ही बनाया" के बीच संतुलन बनाए रखना महत्वपूर्ण है।

मशीन लर्निंग टूल्स की संख्या बढ़ रही है; इसके साथ, आवश्यकता उनका मूल्यांकन करने और यह समझने की है कि सर्वश्रेष्ठ का चयन कैसे किया जाए।

हम इस लेख में कुछ प्रसिद्ध मशीन-लर्निंग टूल देखेंगे। यह समीक्षा एमएल लाइब्रेरीज़, फ्रेमवर्क और प्लेटफ़ॉर्म से गुज़रेगी।

हरमाइन

नवीनतम ओपन-सोर्स लाइब्रेरी, जिसे हर्मियोन कहा जाता है, डेटा वैज्ञानिकों के लिए बेहतर-ऑर्डर वाली स्क्रिप्ट सेट करना आसान और तेज़ बना देगी। इसके अतिरिक्त, हर्मियोन डेटा व्यू, टेक्स्ट वेक्टरिंग, कॉलम सामान्यीकरण और डीनॉर्मलाइजेशन और अन्य विषयों में कक्षाएं प्रदान करता है जो दिन-प्रतिदिन की गतिविधियों में मदद करते हैं। हर्मियोन के साथ, आपको एक प्रक्रिया का पालन करना होगा; बाकी सब वह जादू की तरह संभाल लेगी।

हीड्रा

हाइड्रा नामक एक ओपन-सोर्स पायथन फ्रेमवर्क अनुसंधान और अन्य उद्देश्यों के लिए जटिल ऐप्स बनाना आसान बनाता है। हाइड्रा कई संबंधित कार्यों को प्रबंधित करने की अपनी क्षमता को संदर्भित करता है, कई सिर वाले हाइड्रा की तरह। प्राथमिक फ़ंक्शन एक पदानुक्रमित कॉन्फ़िगरेशन को गतिशील रूप से बनाने और कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइलों और कमांड लाइन के माध्यम से इसे ओवरराइड करने की क्षमता है।

डायनामिक कमांड लाइन टैब पूर्णता दूसरी बात है। इसे विभिन्न स्रोतों से पदानुक्रमित रूप से कॉन्फ़िगर किया जा सकता है, और कमांड लाइन से कॉन्फ़िगरेशन दिया या बदला जा सकता है। इसके अतिरिक्त, यह आपके प्रोग्राम को दूरस्थ या स्थानीय रूप से चलाने के लिए लॉन्च कर सकता है और एक ही कमांड के साथ विभिन्न तर्कों के साथ कई कार्य कर सकता है।

कोआला

भारी मात्रा में डेटा के साथ काम करते हुए डेटा वैज्ञानिकों की उत्पादकता बढ़ाने के लिए, कोआलास परियोजना अपाचे स्पार्क के शीर्ष पर पांडा डेटाफ़्रेम एपीआई को एकीकृत करती है।

पांडा वास्तविक मानक (एकल-नोड) पायथन डेटाफ़्रेम कार्यान्वयन है, जबकि स्पार्क बड़े पैमाने पर डेटा प्रोसेसिंग के लिए वास्तविक मानक है। यदि आप पहले से ही पांडा के साथ सहज हैं, तो आप तुरंत स्पार्क का उपयोग शुरू करने और किसी भी सीखने की अवस्था से बचने के लिए इस पैकेज का उपयोग कर सकते हैं। एक एकल कोडबेस स्पार्क और पांडा (परीक्षण, छोटे डेटासेट) (वितरित डेटासेट) के साथ संगत है।

लुडविग

लुडविग एक घोषणात्मक मशीन लर्निंग ढांचा है जो मशीन लर्निंग पाइपलाइनों को परिभाषित करने के लिए एक सीधा और लचीला डेटा-संचालित कॉन्फ़िगरेशन दृष्टिकोण प्रदान करता है। लिनक्स फाउंडेशन एआई और डेटा लुडविग को होस्ट करता है, जिसका उपयोग विभिन्न एआई गतिविधियों के लिए किया जा सकता है।

कॉन्फ़िगरेशन में इनपुट और आउटपुट सुविधाएँ और उपयुक्त डेटा प्रकार घोषित किए गए हैं। उपयोगकर्ता प्रीप्रोसेस, एनकोड और डीकोड सुविधाओं के लिए अतिरिक्त पैरामीटर निर्दिष्ट कर सकते हैं, पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल से डेटा लोड कर सकते हैं, आंतरिक मॉडल आर्किटेक्चर का निर्माण कर सकते हैं, प्रशिक्षण पैरामीटर समायोजित कर सकते हैं, या हाइपरपैरामीटर अनुकूलन कर सकते हैं।

लुडविग उन सेटिंग्स के लिए स्मार्ट डिफॉल्ट पर वापस लौटते समय कॉन्फ़िगरेशन के स्पष्ट मापदंडों का उपयोग करके स्वचालित रूप से एंड-टू-एंड मशीन लर्निंग पाइपलाइन बनाएगा।

एमएलनोटिफ़ाई 

केवल एक आयात लाइन के साथ, ओपन-सोर्स प्रोग्राम MLNotify मॉडल प्रशिक्षण समाप्त होने पर आपको ऑनलाइन, मोबाइल और ईमेल सूचनाएं भेज सकता है। यह एक पायथन लाइब्रेरी है जो प्रसिद्ध एमएल लाइब्रेरीज़ के फिट() फ़ंक्शन से जुड़ती है और प्रक्रिया समाप्त होने पर उपयोगकर्ता को सचेत करती है।

प्रत्येक डेटा वैज्ञानिक जानता है कि सैकड़ों मॉडलों को प्रशिक्षित करने के बाद आपके प्रशिक्षण के समाप्त होने की प्रतीक्षा करना कठिन है। आपको कभी-कभी इसकी जांच करने के लिए Alt+Tab को आगे-पीछे करना होगा क्योंकि इसमें कुछ समय लगता है। प्रशिक्षण शुरू होने के बाद MLNotify इसके लिए आपका विशिष्ट ट्रैकिंग URL प्रिंट करेगा। कोड दर्ज करने के लिए आपके पास तीन विकल्प हैं: क्यूआर स्कैन करें, यूआरएल कॉपी करें, या https://mlnotify.aporia.com पर ब्राउज़ करें। उसके बाद आपके प्रशिक्षण का विकास दिखाई देगा। प्रशिक्षण समाप्त होने पर आपको तत्काल सूचना प्राप्त होगी। जैसे ही आपका वर्कआउट खत्म हो जाए, आप अलर्ट पाने के लिए ऑनलाइन, स्मार्टफोन या ईमेल नोटिफिकेशन सक्षम कर सकते हैं।

पाइकैरेट

मशीन लर्निंग के लिए वर्कफ़्लो ओपन-सोर्स, पायथन-आधारित PyCaret मॉड्यूल के माध्यम से स्वचालित होते हैं। यह एक छोटी, समझने में आसान, पायथन, कम-कोड वाली मशीन लर्निंग लाइब्रेरी है। आप PyCaret का उपयोग करके विश्लेषण पर अधिक समय और विकास पर कम समय व्यतीत कर सकते हैं। डेटा तैयार करने के कई विकल्प उपलब्ध हैं। स्केलिंग के लिए इंजीनियरिंग सुविधाएँ। डिज़ाइन के अनुसार, PyCaret मॉड्यूलर है। प्रत्येक मॉड्यूल में विशेष मशीन लर्निंग ऑपरेशन होते हैं।

PyCaret में, फ़ंक्शंस संचालन का संग्रह होते हैं जो कुछ वर्कफ़्लो गतिविधियों को अंजाम देते हैं। वे सभी मॉड्यूल में समान हैं। आपको PyCaret सिखाने के लिए ढेर सारी आकर्षक सामग्री उपलब्ध है। आप हमारे निर्देशों का उपयोग करके शुरुआत कर सकते हैं।

ट्रेन जनरेटर

ट्रेनजेनरेटर PyTorch और sklearn के लिए अद्वितीय टेम्पलेट कोड उत्पन्न करने के लिए स्ट्रीमलिट के साथ बनाए गए एक सीधे वेब यूआई का उपयोग करें। आपके आगामी मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट को धरातल पर उतारने के लिए आदर्श उपकरण! ट्रेनजेनरेटर (टेन्सरबोर्ड या कॉमेट.एमएल का उपयोग करके) के साथ कई प्रीप्रोसेसिंग, मॉडल निर्माण, प्रशिक्षण और विज़ुअलाइज़ेशन विकल्प उपलब्ध हैं। इसे Google Colab, Jupyter Notebook, या .py पर निर्यात किया जा सकता है।

तुरी क्रिएट

अपने ऐप में सुझाव, वस्तु पहचान, चित्र वर्गीकरण, छवि समानता, या गतिविधि वर्गीकरण जोड़ने के लिए, आप मशीन लर्निंग में विशेषज्ञ हो सकते हैं। टूरी क्रिएट के साथ कस्टम मशीन लर्निंग मॉडल विकास को और अधिक सुलभ बनाया गया है। इसमें आपके डेटा का विश्लेषण करने के लिए अंतर्निहित स्ट्रीमिंग ग्राफिक्स शामिल हैं और एल्गोरिदम के बजाय कार्यों पर ध्यान केंद्रित किया गया है। एकल सिस्टम पर बड़े पैमाने पर डेटासेट का समर्थन करता है और टेक्स्ट, फोटो, ऑडियो, वीडियो और सेंसर डेटा के साथ काम करता है। इसके साथ, iOS, macOS, watchOS और tvOS के ऐप्स में उपयोग के लिए मॉडल को Core ML में निर्यात किया जा सकता है।

Google क्लाउड पर AI प्लेटफ़ॉर्म और डेटासेट

किसी भी एमएल मॉडल में मूलभूत समस्या यह है कि इसे उचित डेटासेट के बिना प्रशिक्षित नहीं किया जा सकता है। इन्हें बनाने में बहुत समय और पैसा लगता है। Google क्लाउड सार्वजनिक डेटासेट के रूप में जाने जाने वाले डेटासेट को Google द्वारा चुना जाता है और अक्सर अपडेट किया जाता है। प्रारूप फ़ोटो से लेकर ऑडियो, वीडियो और टेक्स्ट तक होते हैं, और वे सभी अत्यधिक विविध हैं। जानकारी को विभिन्न शोधकर्ताओं द्वारा विभिन्न उद्देश्यों के लिए उपयोग करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

Google अतिरिक्त व्यावहारिक सेवाएँ भी प्रदान करता है जो आपको दिलचस्प लग सकती हैं:

• विज़न एआई (कंप्यूटर विज़न के लिए मॉडल), प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण सेवाएँ
• मशीन लर्निंग मॉडल के प्रशिक्षण और प्रशासन के लिए एक मंच
• 30 से अधिक भाषाओं में भाषण संश्लेषण सॉफ्टवेयर, आदि।

अमेज़ॅन वेब सेवा

डेवलपर्स AWS प्लेटफ़ॉर्म पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग तकनीकों तक पहुँच सकते हैं। कोई व्यक्ति कंप्यूटर विज़न, भाषा पहचान और ध्वनि उत्पादन के साथ काम करने, अनुशंसा प्रणाली विकसित करने और भविष्यवाणी मॉडल बनाने के लिए पूर्व-प्रशिक्षित एआई सेवाओं में से एक का चयन कर सकता है।

आप Amazon SageMaker का उपयोग करके आसानी से स्केलेबल मशीन लर्निंग मॉडल का निर्माण, प्रशिक्षण और तैनाती कर सकते हैं, या आप ऐसे अद्वितीय मॉडल बना सकते हैं जो सभी पसंद किए जाने वाले ओपन-सोर्स एमएल प्लेटफार्मों का समर्थन करते हैं।

माइक्रोसॉफ्ट नीला

Azure मशीन लर्निंग स्टूडियो में ड्रैग-एंड-ड्रॉप क्षमता मशीन लर्निंग विशेषज्ञता के बिना डेवलपर्स को प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करने में सक्षम बनाती है। डेटा की गुणवत्ता के बावजूद, आप इस प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करके तुरंत बीआई ऐप्स बना सकते हैं और सीधे "क्लाउड पर" समाधान बना सकते हैं।

Microsoft अतिरिक्त रूप से Cortana Intelligence प्रदान करता है, एक ऐसा प्लेटफ़ॉर्म जो बड़े डेटा और एनालिटिक्स के पूर्ण प्रबंधन और डेटा को सूचनात्मक जानकारी और उसके बाद की गतिविधियों में बदलने में सक्षम बनाता है।

कुल मिलाकर, टीमें और बड़ी कंपनियां Azure का उपयोग करके क्लाउड में ML समाधानों पर सहयोग कर सकती हैं। अंतर्राष्ट्रीय निगम इसे पसंद करते हैं क्योंकि इसमें विभिन्न उपयोगों के लिए विभिन्न उपकरण शामिल हैं।

RapidMiner

डेटा साइंस और मशीन लर्निंग के लिए एक प्लेटफॉर्म को रैपिडमाइनर कहा जाता है। यह उपयोग में आसान ग्राफिकल यूजर इंटरफेस प्रदान करता है और .csv, .txt, .xls, और .pdf सहित विभिन्न प्रारूपों से डेटा प्रोसेसिंग का समर्थन करता है। दुनिया भर में कई व्यवसाय इसकी सादगी और गोपनीयता के प्रति सम्मान के कारण रैपिड माइनर का उपयोग करते हैं।

जब आपको शीघ्रता से स्वचालित मॉडल विकसित करने की आवश्यकता होती है, तो यह उपकरण उपयोगी होता है। आप इसका उपयोग सहसंबंधों, गुम मूल्यों और स्थिरता के साथ विशिष्ट गुणवत्ता के मुद्दों की पहचान करने और स्वचालित रूप से डेटा का विश्लेषण करने के लिए कर सकते हैं। हालाँकि, अधिक चुनौतीपूर्ण शोध विषयों को संबोधित करने का प्रयास करते समय वैकल्पिक तरीकों का उपयोग करना बेहतर है।

आईबीएम वाटसन

यदि आप अनुसंधान टीमों और व्यवसायों के लिए विभिन्न क्षमताओं के साथ पूरी तरह से काम करने वाले प्लेटफ़ॉर्म की तलाश कर रहे हैं तो आईबीएम के वॉटसन प्लेटफ़ॉर्म को देखें।

एक ओपन-सोर्स एपीआई सेट को वॉटसन कहा जाता है। इसके उपयोगकर्ता संज्ञानात्मक खोज इंजन और वर्चुअल एजेंट विकसित कर सकते हैं, और उनके पास स्टार्टअप टूल और उदाहरण कार्यक्रमों तक पहुंच है। वॉटसन चैटबॉट बनाने के लिए एक रूपरेखा भी प्रदान करता है, जिसका उपयोग मशीन लर्निंग में नौसिखिया अपने बॉट को अधिक तेज़ी से प्रशिक्षित करने के लिए कर सकते हैं। कोई भी डेवलपर क्लाउड में अपना स्वयं का सॉफ़्टवेयर विकसित करने के लिए अपने उपकरणों का उपयोग कर सकता है, और उनकी सस्ती लागत के कारण, यह छोटे और मध्यम आकार के संगठनों के लिए एक उत्कृष्ट विकल्प है।

एनाकोंडा

पायथन और आर एनाकोंडा नामक ओपन-सोर्स एमएल प्लेटफॉर्म के माध्यम से समर्थित हैं। अन्य प्लेटफ़ॉर्म के लिए समर्थित कोई भी ऑपरेटिंग सिस्टम इसका उपयोग कर सकता है। यह प्रोग्रामर्स को पुस्तकालयों और वातावरणों और 1,500 से अधिक पायथन और आर डेटा विज्ञान उपकरणों (डस्क, न्यूमपी और पांडा सहित) को नियंत्रित करने में सक्षम बनाता है। एनाकोंडा उत्कृष्ट मॉडलिंग और रिपोर्ट विज़ुअलाइज़ेशन क्षमताएं प्रदान करता है। इस टूल की लोकप्रियता केवल एक के साथ कई टूल इंस्टॉल करने की क्षमता से उत्पन्न होती है।

TensorFlow

Google का TensorFlow मुफ़्त डीप-लर्निंग सॉफ़्टवेयर लाइब्रेरीज़ का एक संग्रह है। मशीन लर्निंग विशेषज्ञ TensorFlow प्रौद्योगिकियों का उपयोग करके सटीक और सुविधा संपन्न मॉडल बना सकते हैं।

यह सॉफ़्टवेयर परिष्कृत तंत्रिका नेटवर्क के निर्माण और उपयोग को सुव्यवस्थित करता है। TensorFlow Python और C/C++ API प्रदान करता है ताकि अनुसंधान उद्देश्यों के लिए उनकी क्षमता का पता लगाया जा सके। इसके अतिरिक्त, दुनिया भर के व्यवसायों के पास किफायती क्लाउड वातावरण में अपने स्वयं के डेटा को संभालने और संसाधित करने के लिए ठोस उपकरणों तक पहुंच है।

Scikit सीखने

स्किकिट-लर्न वर्गीकरण, प्रतिगमन, आयामी कमी और पूर्वानुमानित डेटा एनालिटिक्स एल्गोरिदम बनाना आसान बनाता है। स्केलेरन पायथन एमएल डेवलपमेंट फ्रेमवर्क NumPy, SciPy, पांडा और matplotlib पर आधारित है। इस ओपन-सोर्स लाइब्रेरी के लिए अनुसंधान और व्यावसायिक उपयोग दोनों की अनुमति है।

जुपीटर नोटबुक

इंटरैक्टिव कंप्यूटिंग के लिए एक कमांड शेल ज्यूपिटर नोटबुक है। पायथन के साथ, यह टूल अन्य प्रोग्रामिंग भाषाओं में जूलिया, आर, हास्केल और रूबी के साथ काम करता है। इसका उपयोग अक्सर मशीन लर्निंग, सांख्यिकीय मॉडलिंग और डेटा एनालिटिक्स में किया जाता है।

संक्षेप में, ज्यूपिटर नोटबुक डेटा विज्ञान पहल के इंटरैक्टिव विज़ुअलाइज़ेशन का समर्थन करता है। कोड, विज़ुअलाइज़ेशन और टिप्पणियों को संग्रहीत करने और साझा करने के अलावा, यह आश्चर्यजनक विश्लेषणात्मक रिपोर्ट बनाने में सक्षम बनाता है।

Colab

यदि आप पायथन से निपटते हैं तो कोलाब एक मूल्यवान उपकरण है। कोलैबोरेटरी, जिसे अक्सर कोलाब के नाम से जाना जाता है, आपको वेब ब्राउज़र में पायथन कोड लिखने और चलाने में सक्षम बनाता है। इसमें कोई कॉन्फ़िगरेशन आवश्यकताएं नहीं हैं, यह आपको GPU पावर तक पहुंच प्रदान करता है, और परिणामों को साझा करना सरल बनाता है।

पायटॉर्च

टॉर्च पर आधारित, PyTorch एक ओपन-सोर्स डीप लर्निंग फ्रेमवर्क है जो Python का उपयोग करता है। NumPy की तरह, यह GPU त्वरण के साथ टेंसर कंप्यूटिंग करता है। इसके अतिरिक्त, PyTorch तंत्रिका नेटवर्क अनुप्रयोगों को विकसित करने के लिए एक बड़ी एपीआई लाइब्रेरी प्रदान करता है।

अन्य मशीन लर्निंग सेवाओं की तुलना में, PyTorch अद्वितीय है। TensorFlow या Caffe2 के विपरीत, यह स्थिर ग्राफ़ का उपयोग नहीं करता है। इसकी तुलना में, PyTorch ग्राफ़ गतिशील हैं और लगातार गणना की जाती हैं। गतिशील ग्राफ़ के साथ काम करना कुछ लोगों के लिए PyTorch को आसान बनाता है और शुरुआती लोगों को भी अपनी परियोजनाओं में गहन शिक्षण को शामिल करने में सक्षम बनाता है।

Keras

सफल कागल टीमों के बीच सबसे लोकप्रिय डीप-लर्निंग ढांचा केरस है। मशीन लर्निंग प्रोफेशनल के रूप में करियर शुरू करने वाले व्यक्तियों के लिए यह सबसे अच्छे टूल में से एक है। केरस नामक तंत्रिका नेटवर्क एपीआई पायथन के लिए एक गहन शिक्षण पुस्तकालय प्रदान करता है। केरस पुस्तकालय अन्य पुस्तकालयों की तुलना में समझने में काफी सरल है। इसके अतिरिक्त, केरस अधिक उच्च-स्तरीय है, जिससे व्यापक चित्र को समझना अधिक सरल हो जाता है। इसका उपयोग TensorFlow, CNTK, या Theano जैसे प्रसिद्ध पायथन फ्रेमवर्क के साथ भी किया जा सकता है।

मालूम होता है

रिपोर्ट बनाने और डेटा एनालिटिक्स के साथ काम करने के लिए नाइम की आवश्यकता होती है। अपने मॉड्यूलर डेटा पाइपलाइनिंग डिज़ाइन के माध्यम से, यह ओपन-सोर्स मशीन लर्निंग टूल विभिन्न प्रकार के मशीन लर्निंग और डेटा माइनिंग घटकों को शामिल करता है। यह सॉफ़्टवेयर अच्छा समर्थन और बार-बार रिलीज़ प्रदान करता है।

इस टूल की C, C++, R, Python, Java और JavaScript सहित अन्य प्रोग्रामिंग भाषाओं के कोड को शामिल करने की क्षमता इसकी महत्वपूर्ण विशेषताओं में से एक है। इसे विभिन्न पृष्ठभूमि वाले प्रोग्रामर के समूह द्वारा तुरंत अपनाया जा सकता है।

सूत्रों का कहना है:

• https://github.com/kelvins/awesome-mlops#data-validation
• https://www.spec-india.com/blog/machine-learning-tools
• https://serokell.io/blog/popular-machine-learning-tools
• https://neptune.ai/blog/best-mlops-tools
• https://www.aporia.com/blog/meet-mlnotify/

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